Створіть інтерактивну візуалізацію даних

У попередньому завданні вам потрібно було створити:

• карту, котра відображає рівень приросту / скорочення населення за регіонами станом на останній доступний рік;

• лінійний графік, котрий відображає рівень приросту / скорочення населення за регіонами за всіма роками (одна лінія на графіку - один регіон).

Для цього завдання вам потрібно налагодити інтеракцію між картою та графіком.

При наведенні на якийсь регіон на карті він має виділятися на графіку за допомогою товщини лінії та її кольору.

При наведенні на якусь лінію на графіку відповідний їй регіон має виділятися на карті за допомогою прозорості.

Підготовка даних

import altair as alt
import pandas as pd
import geopandas as gpd

ukraine = gpd.read_file('ukraine.json')
ukraine.head()

	GID_0	NAME_0	GID_1	NAME_1	VARNAME_1	NL_NAME_1	TYPE_1	ENGTYPE_1	CC_1	HASC_1	geometry
0	UKR	Ukraine	UKR.1_1	Cherkasy	Cherkas'ka Oblast'|Cherkasskaya Oblast'|Cherkassy	None	Oblast'	Region	None	UA.CK	MULTIPOLYGON (((31.32614 48.74507, 31.31716 48...
1	UKR	Ukraine	UKR.2_1	Chernihiv	Chernigov|Tschernigow	None	Oblast'	Region	None	UA.CH	MULTIPOLYGON (((33.09283 50.50966, 33.09261 50...
2	UKR	Ukraine	UKR.3_1	Chernivtsi	Chernivets'ka Oblast'|Chernovitskaya Oblast'|C...	None	Oblast'	Region	None	UA.CV	MULTIPOLYGON (((24.93280 47.72794, 24.93301 47...
3	UKR	Ukraine	UKR.4_1	Crimea	Crimée|Criméia|Krim|Krymskaya Respublika|Respu...	None	Autonomous Republic	Autonomous Republic	None	UA.KR	MULTIPOLYGON (((33.79291 44.39153, 33.79465 44...
4	UKR	Ukraine	UKR.5_1	Dnipropetrovs'k	Dnipropetrovsk|Dniepropietrovsk|Dnjepropetrowsk	None	Oblast'	Region	None	UA.DP	MULTIPOLYGON (((33.93176 47.48407, 33.92332 47...

ukraine = ukraine[['NAME_1', 'geometry']]
ukraine.columns = ['region', 'geometry']
ukraine.head()

	region	geometry
0	Cherkasy	MULTIPOLYGON (((31.32614 48.74507, 31.31716 48...
1	Chernihiv	MULTIPOLYGON (((33.09283 50.50966, 33.09261 50...
2	Chernivtsi	MULTIPOLYGON (((24.93280 47.72794, 24.93301 47...
3	Crimea	MULTIPOLYGON (((33.79291 44.39153, 33.79465 44...
4	Dnipropetrovs'k	MULTIPOLYGON (((33.93176 47.48407, 33.92332 47...

df = pd.read_csv('population_trends.csv')
df = df[df.region != 'Ukraine']
df.head()

	region	year	rate
31	Crimea	1989	3.9
32	Crimea	1990	2.5
33	Crimea	1991	0.9
34	Crimea	1992	-0.7
35	Crimea	1993	-2.7

df_map_2019 = f = df.loc[df.year == 2019]
df_map_2019.head()

	region	year	rate
61	Crimea	2019	NaN
92	Vinnytsya	2019	-7.9
123	Volyn	2019	-2.8
154	Dnipropetrovs'k	2019	-8.9
185	Donets'k	2019	NaN

Візуалізація

Щоб зробити графіки інтерактивними, я створила два селектори :

• select_line (виділятиме лінію, якщо навести курсор на місто на карті)
• select_region(виділятиме регіон на карті, якщо навести курсор на лінію)

Для виділення ліній я зробила заначення empty = 'none', щоб по замовчуванню лінії не були яскравими і не виділялися.

select_line = alt.selection_single(on = 'mouseover', fields = ['region'], nearest = False, empty = 'none')
select_region = alt.selection_single(on = 'mouseover', fields = ['region'], nearest = False, empty = 'all')

Створення графіків майже таке саме як у попередньому домашньому завданні.

Прозорість карти України буде залежати від select_region :

opacity = alt.condition(select_region,
                        alt.value(1.0),
                        alt.value(0.2))

За замовчеванням вся карта - виділена (непрозора), при наведенні на лінію, все крім вибраного регіону стає прозорішим.

Щоб на графіку ukraine_rate спрацьовував Tooltip з двох шарів (base i rate_2019), я додала add_selection(alt.selection_single()) до шару rate_2019. Без цього Tooltip чомусь не працював.

base = alt.Chart(ukraine).mark_geoshape(fill = 'lightgrey', stroke = 'grey'
).encode(
    tooltip = [alt.Tooltip('region:N')],
         opacity = alt.condition(select_region,
                                 alt.value(1.0),
                                 alt.value(0.2)
),)

rate_2019 = alt.Chart(ukraine, 
                      title={"text": ["Population growth rate in 2019"], 
                             "subtitle": ["hover over the required area for more information"],
                             "subtitleColor": '#333333'}
                     ).transform_lookup(
    lookup = 'region',
    from_ = alt.LookupData(data = df_map_2019, 
                           key = 'region',
                           fields=['region', 'rate'])
).mark_geoshape(stroke = 'grey').encode(
    color = alt.Color('rate:Q',   
                      scale = alt.Scale(
                          domain=[-12, -8, -4, 0],
                          range=['#de2d26', '#fc9272', '#fee0d2', 'white'],
                          type='linear'
                      ),
                     ),   
    opacity = alt.condition(
        select_region,
        alt.value(1.0),
        alt.value(0.2)
    ),
    tooltip = [
        alt.Tooltip('region:N'),
        alt.Tooltip('rate:Q')
    ]
).add_selection(alt.selection_single())

ukraine_rate = alt.layer(base, rate_2019).add_selection(select_line)

Лінії виділяються за допомогою товщони і кольору. При селекшені стають червоними і товстішими. За замовчеванням всі сірого кольору.

Мінус такого представлення - на лінію досить важко навести курсор.

line_chart = alt.Chart(df, 
                       title={"text": ["Population growth rate for all years"], 
                             "subtitle": ["hover over the line for more information"],
                             "subtitleColor": '#333333'}
).mark_line().encode(
    x = alt.X('year:Q', 
              scale = alt.Scale(domain = [1988, 2020], nice = False),
              axis = alt.Axis(title = None, format = 'f')),
    y = alt.Y('rate:Q', title = 'rate'),
    detail = alt.Detail('region:N'),
 
    color = alt.condition(
        select_line,
        alt.value('#de2d26'),
        alt.value('grey')
    ),
    size = alt.condition(
        select_line,
        alt.value(2.5),
        alt.value(1.5)
    ),
    tooltip = [
        alt.Tooltip('region:N'),
        alt.Tooltip('year:Q'),
        alt.Tooltip('rate:Q')
    ]
    
).add_selection(select_region)

alt.hconcat(ukraine_rate.properties(width = 600, height = 400), 
            line_chart.properties(width = 600, height = 400)
).properties(background = '#F9F9F9', 
             padding = 25
).configure_title(font = 'Times', 
                  fontSize = 18, 
                  dy = -5
).configure_axis(gridDash = [2, 2],
                 titleFont = 'Times',
                 labelFont = 'Times',
                 titleFontSize = 13,
                 labelFontSize = 12
).configure_view(strokeWidth = 0
).configure_legend(orient='none',
                   legendX=0, legendY=350,
                   direction='horizontal',
                   titleFont = 'Times',
                   labelFont = 'Times',
                   titleFontSize = 13,
                   labelFontSize = 12,
                   gradientLength=200,
)